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ASD | 牛奶掺假如何识别?地物光谱仪给出答案!

来源:
时间: 2025-06-24

研究背景

牛奶作为一种富含蛋白质、钙和多种维生素的基础性食品,在日常饮食中占据着举足轻重的地位,是儿童成长、老年人骨骼健康以及全民营养均衡的重要保障。然而,在庞大的消费市场需求下,部分不法商家为追逐利润,采取掺水稀释、以低价牛奶冒充高价值山羊奶或绵羊奶等方式牟利。这类掺假行为不仅损害了消费者的知情权和选择权,还可能引发营养成分失衡、食品过敏等健康风险,更破坏了乳制品市场的公平秩序和行业声誉。如何高效、可靠地识别这类掺假行为,成为保障乳品质量安全、提升消费者信任度和推动行业健康发展的关键课题。


一、技术需求与挑战

传统实验室检测方法虽具备较高准确度,但存在样品制备复杂、检测周期长、现场应用受限等不足。鉴于牛奶及不同动物奶品成分相近,快速、灵敏且无损的检测手段迫在眉睫。


二、仪器与方法概述

本研究采用 LabSpec 4 Standard-Res 便携式地物光谱仪,结合主成分分析(PCA)、偏最小二乘判别分析(PLSDA)与随机森林等多变量统计方法,对掺水及不同奶种混合的牛奶样本进行定性与定量分析。主要特点如下:

光谱范围:350–2500 nm,VNIR 分辨率 3 nm,SWIR 分辨率 10 nm;

测量模式:Contact Probe® ATR 多次反射采样,减少杂散光干扰,无需破坏样品;

便携性:设备轻便,可现场实时测量。


三、实验是如何开展的?

本研究围绕两种常见掺假行为展开:

1、用水稀释牛奶

2、不同种类奶之间的混合掺假(如奶牛奶混入山羊奶)

表 1.掺假研究

为了全面评估检测能力,研究人员选择了牛奶、山羊奶和绵羊奶三种品种,并设计了三组掺假研究:

绵羊奶 × 牛奶

绵羊奶 × 山羊奶

山羊奶 × 牛奶

表 1.掺假研究

图 1. 不同百分比组合获得的光谱数据:a) 羊奶和牛奶 b) 山羊奶和牛奶 c) 绵羊奶和山羊奶。


每组实验分别按照0%、33%、66%、100%的比例混合,模拟真实掺假场景。每种混合比例设置3个重复,每个样品进行4次光谱测量,共完成216次光谱数据采集,为模型分析提供了坚实的数据基础。

此外,研究还扩展了实验范围,纳入了不同热处理方式(如UHT、巴氏杀菌)、脂肪含量和多个品牌的市售牛奶,进一步贴近真实市场环境。


表 2. 模型对于定性研究的准确性。

图2. 针对品牌3个样品的不同类型牛奶分类对应的分析结果。

图3. 可以检测山羊奶是否掺假牛奶的分类模型。

图 4. 针对不同百分比的组合获得的线性回归模型:a) 羊奶和牛奶 b) 山羊奶和牛奶 c) 绵羊奶和山羊奶。

图 5. 线性回归模型的相关性。



检测结果如何?准确又快速!

在定量研究中:

✅ 牛奶掺水5%时,便携式光谱仪依然能精准识别,平均误差仅为0.03;

✅ 不同奶种混合比例的误差控制在0.14~0.05之间,可靠性高;

✅ 分类模型预测准确度和 Cohen’s Kappa 值均在0.80~1之间,表现出色。

这些数据表明,即便是10%的混合比例变化,设备也能稳定识别出来。


光谱仪的优势有哪些?

✨ 便携式检测,现场直测无需制样

✨ 测量快速,几秒出结果

✨ 非破坏性检测,保留样品完整性

✨ 适配乳制品行业多种检测需求

该技术适合在生产车间、市场流通环节进行实时监测和抽检,提升行业对食品欺诈的响应速度与管理效率。


✅ 总结:光谱仪,为牛奶质量保驾护航

通过这项研究,不仅验证了便携式光学传感器在乳品掺假检测中的可靠性与实用性,也展示了现代光谱技术在食品安全领域的巨大潜力。

未来,类似设备可被集成进乳品生产线,实现自动化实时检测,并结合大数据与机器学习构建预测模型,为消费者带来更高标准的食品保障。


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